一种基于马尔可夫链的多设备串并联系统视情机会维修策略_刘繁茂

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（ Ｉ －Ｋ ・ Ｈ） ・
（ ２ － ２ ） 和 误 差 协 方 差 矩 阵 ， 开始 执行 马 尔 可 夫概 率 算 法 。 当新 的 测 量 值 和时间更新阶段处于准备好的状态 ， 状态估计和协方差阵更新将不 ３设备 故 障与 劣 化建 模 断递 归 直 到 算 法结 束 。 般来 说 ， 故 障可 以分 随 机 故 障 和 劣 化 故 ５ 结 果 分析 ‘ ＾ § ｔ （ ＊ 二 ］ ＆ ＊ ＃ ￥ ｊ 为 两类 ： 障。 随机故 障主要 是 指某 些 随 从维修效 果图１ ， 图２ 可以看 出， 当不对设备或很少对设备进行 机 因素导致的故 障， 比如说设 图 １ 设 备 维 修 图 预防维修 时， 虽然维修费用很少 ， 但是 由于随机故 障造成的生产线 停线 损 失增 大 ， 总 的费 用 也是 很 大 的 ， 这 就 是所 谓 的 欠维 修 ； 当在 每 个状态的下限都对设备进行预 防维修时， 虽然随机故 障的费用减少 了， 但 是 由于 维修 费 用 和停 机 费 用增 加 了 ， 所 以 总费 用 还 是增 加 的 ， 这 就 是所 谓 的过 维 修 。 所以， 应 该在 不同 的时间 ， 针 对不 同的状 态采 取相应 的维修 策 略 ， 这样才能使设备的总维修费用最小 ， 从而使设备获得最大的经济效益 。
算 法分 析

基于马尔可夫概率模型 的发动机维修技术算法的应用
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（ １ 冲 航 工 业黎 明 辽 宁 沈 阳 １ １ ０ ０ ４ ３ ； ２ ． 东北 大学 辽 宁 沈 阳 １ １ ０ ０ ０ ０ ）
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Ｒｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ａｎ ｄ Ｃｏ ｍｍｅ ｎ ｔ
基于马 尔科夫 过程理论 的风 电机组检修策 略
李 娇 娇 ，方 瑞 明 ，梁 颖 ，洪 欣 （ １ ．华 侨 大 学 信 息 科 学 与 工 程 学 院 ， 福建 厦 门 ３ ６ １ ０ ２ １ ； ２ ．厦 门 市 电 业 局 ， 福建 厦 门 ３ ６ １ ０ ０ ４ ）
ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｍａ ｒ ｋ ｏ ｖ ｃ ｈ ａ ｉ ｎ ｓ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ， ｉ ｔ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｗｉ ｎ ｄ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｓ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｆ ｏ ｃ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｎ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｔ ｓ ｉ ｎ ｓ ｔ ｅ ａ ｄ ｏ ｆ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｓ ｐ ｏ ｓ ｓ ｉ ｂ ｌ ｙ ｔ ｈ ｅ ｆ ｕ ｔ ｒ ｈ ｅ ｒ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ．
关 键 词 ：风 电 机 ；马 尔科 夫 过 程 ；可 靠 性 模 型 ；老 化 模 型 ；检 修 策 略
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｍ６ １ ４ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ６ ７ ４ — ７ ７ ２ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ ０ ０ ７ — ０ ４
Ｒｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｎ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｗｉ ｎ ｄ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ

1 分析之前, 假设如下条件成立:
(1) k/ n( G) 系统的部件类型完全相同, 寿命具有相同的概率分布, 且只有正常工作和失效两种状态 ; (2) 部件的寿命分布为指数分布, 1为部件的独立失效率, 两个及以上部件共同失效的失效率分别为 2 , ,, n(可修系统中,部件修理时间服从指数分布,维修率为 L ) ; (3) 可修系统有 n 个修理工, 部件失效后立即进行维修, 一人修理一个部件; (4) 可修系统失效后,系统停止工作, 对失效部件进行维修。
3. 1 不可修系统
对于不可修系统, 可以建立如图3 所示的状态转移图。 得到如下微分方程组
根据式( 25) ~ 式( 27) ,p0( t)可以很容易得到。因此, 对于串联系统来说 其可靠度为
3. 2 可修系统根据图 3的不可修系统状态转移图, 可以建立如图 4所示的可修系统状态 转移图。
根据图 4, 可以得到如下微分方程组
根据部件失效的来源可以将共因失效分成两大类：一类来 自系统外部环境，另一类来自系统内部部件的失效传播。 根据部件失效传播的范围，第二类共因失效又可以分为全 局失效传播与选择性失效传播。全局失效传播指的是某个 部件失效引起系统所有部件失效，而选择性失效传播指的 是某个部件失效只引起系统部分部件失效。
1.2 基于马尔可夫过程的k/n(G)系统共
因失效分析
马尔可夫过程是一种随机过程：即其随机变量在任意时刻tn时的状态X(tn)，仅与其前有限次数 之内的状态X(tn-i-1), X(tn-i-2), …,X(tn-i)有关，而与以前的状态无关。也称为“马氏性”或 “无后效性”，“无记忆性”，而马尔可夫过程又称为“无记忆过程”。
通常情况下, 初始条件为p0(0)=1, p1(0)=… =p n-k+1(0)= p n(0)= 0, 利用拉普拉 斯变换得

生产批量约束下的串并联系统选择性维修方法朱海平;郭磊;刘繁茂;邓宇浩【摘要】由多台设备组成的串并联加工生产线系统,在满足生产批量的前提下,需使总的维修费用最小.通过计算每个设备在不同维修策略下的期望生产件数,建立了维修决策模型,并采用文化基因算法理论,实现了遗传算法和禁忌搜索相结合的求解算法.应用实例表明,采用该方法能快速获得近似最优解.【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2011(017)002【总页数】6页(P419-424)【关键词】生产批量;串并联系统;选择性维修;文化基因算法;遗传算法;禁忌搜索【作者】朱海平;郭磊;刘繁茂;邓宇浩【作者单位】华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,湖北,武汉430074;华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,湖北,武汉430074;华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,湖北,武汉430074;华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,湖北,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TH165.30 引言在复杂制造系统中,各设备的最优维修间隔按单设备的维修策略来确定。

设备的维修间隔不尽相同,甚至差距很大,如果直接依照这些维修间隔执行维修操作,系统就需要不断地停机,因此必须将很多维修任务集中起来执行,这就是成组维修策略。

选择性维修是成组维修的一种,其目的是针对多台设备构成的制造系统,在有维修时长限制的情况下,通过优化决策选择最关键的部分设备进行维修,确定其合理的维修方式,从而最小化制造系统在下一工作时段内因设备故障造成的生产损失和维修成本等费用之和。

选择性维修在实际生产中具有重要的现实意义。

设备通常有小修、预防性维修和大修三种维修方式。

小修属于恢复性维修,是在设备工作时间内对突发性故障进行维修,使其快速恢复到正常状态,小修不改变设备的故障率;大修是一种全面维修,包括更换关键性部件,大修可以使设备恢复如新;预防性维修是一种主动维修策略,关于预防性维修策略的文献有很多,这里综合役龄递减因子和故障率递增因子的优点[1],建立了基于设备可靠性的预防性维护修复非新模型,预防性维修前后部件的故障率函数之间的关系定义为βλi(t+αTi),0≤t＜Ti+1。